U-Net的下采样和上采样的设计与许多现在成熟的网络结构异曲同工。因为ImageNet是一个大规模的图像分类数据集，ImageNet预训练权重可以帮助我们在U-Net的训练中使用更好的初始化权重，加快网络的收敛速度并提高网络的泛化能力。但是，U-Net的下采样和上采样的设计思路和现在许多成熟的网络结构相似，因此，可以看作是先驱性的工作。整个网络结构包括了ResNet的残差连接和U-Net的上下采样

U-Net的下采样和上采样的设计与许多现在成熟的网络结构异曲同工。因为ImageNet是一个大规模的图像分类数据集，ImageNet预训练权重可以帮助我们在U-Net的训练中使用更好的初始化权重，加快网络的收敛速度并提高网络的泛化能力。但是，U-Net的下采样和上采样的设计思路和现在许多成熟的网络结构相似，因此，可以看作是先驱性的工作。整个网络结构包括了ResNet的残差连接和U-Net的上下采样